KLASIFIKASI PENYAKIT ASMA MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

ABSTRAKrnAsma merupakan penyakit yang dapat mempengaruhi saluran pernapasan.rnPeningkatan kasus asma disebabkan oleh banyaknya keluhan dan keterbatasanrnkemampuan kerja. Oleh karena itu, diperlukan adanya klasifikasi penderitarnpenyakit asma. Machine learning dapat melakukan proses klasifikasi salahrnsatunya menggunakan metode Random Forest. Penelitian ini bertujuan untukrnmembangun model klasifikasi menggunakan Random Forest pada data rekamrnmedis penyakit asma di RSUD Sumberrejo, Bojonegoro, Jawa Timur. Datasetrnterdiri dari 800 data yang terdiri dari 9 fitur dan 2 kelas yaitu asma dan tidak asma,rndengan melakukan proses prepocessing dengan menghilangkan data kosong danrnmelakukan proses normalisasi data menerakan metode min-max. Dilanjutkanrndengan pengujian metode K-Fold Cross Validation menggunakan nilai K=5.rnHasil penelitian ini mendapatkan hasil rata-rata nilai Accuracy mencapairn99,06%, Precision mencapai 98,47%, Recall mencapai 98,84% dan F1-Scorernmencapai 98,64% dengan nilai terbaik accuracy, precision, recall dan f1-scorernsenilai 100% pada fold 1. Hal ini menunjukkan bahwa metode Random Forestrnoptimal dan akurat digunakan dalam klasifikasi penyakit asma. Penelitian inirnmemiliki potensi untuk membantu tenaga medis dalam mendiagnosis penyakitrnasma sehingga dapat memberikan penanganan cepat dan tepat pada pasien.rnKata kunci : Asma, Klasifikasi, Machine Learning, Random Forest